GLM-4.6V-Flash

размышляющая
мультимодальная
русскоязычная

GLM-4.6V-Flash — это облегчённая версия мультимодальной языковой модели семейства GLM-V с 9 миллиардами параметров, оптимизированная для локального развёртывания и приложений с низкой задержкой. Несмотря на компактный размер, модель сохраняет ключевые возможности старшей 106-миллиардной версии, включая контекстное окно в 128 тысяч токенов и поддержку нативного мультимодального вызова функций (Native Multimodal Function Calling) — инновации, которая впервые появилась в линейке GLM-V и позволяет передавать изображения, скриншоты и документы напрямую как параметры инструментов без промежуточного текстового преобразования. Конфигурация модели обеспечивает обработку ~150 страниц документов, 200 слайдов или часового видео в одном проходе.

Модель демонстрирует state-of-the-art результаты среди открытых моделей сопоставимого масштаба. На бенчмарке MMBench V1.1 Flash-версия достигает 86.9 баллов, на MathVista (математическое мультимодальное рассуждение) — 82.7, на OCRBench (распознавание текста в изображениях) — 84.7, а на AI2D (понимание научных диаграмм) — 89.2. Особенно впечатляющих результатов модель добивается в агентных задачах: 71.8 на WebVoyager (навигация в браузере) и 69.8 на Design2Code (воспроизведение UI в код), опережая значительно более крупные модели вроде Qwen2.5-VL-72B в задачах понимания длинных документов.

Сценарии использования модели включают: локальную обработку конфиденциальных документов (финансовые отчёты, медицинские записи) с анализом таблиц и графиков без; генерацию фронтенд-кода (точного HTML/CSS) из скриншотов интерфейсов с возможностью итеративного редактирования по текстовым командам; создание мультимодальных агентов для автоматизации задач вроде визуального поиска в интернете или обработки смешанных медиа-контентов (текст + изображения) для соцсетей. Благодаря лицензии MIT и поддержке inference-фреймворков vLLM и SGLang, модель готова к промышленному внедрению как в облачных, так и в edge-сценариях.


Дата анонса: 07.12.2025
Параметров: 10.292777472B
Контекст: 131K
Слоев: 40
Тип внимания: Full Attention
Разработчик: Z.ai
Версия Transformers: 5.0.0rc0
Лицензия: MIT

Публичный эндпоинт

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с GLM-4.6V-Flash. Получить токен для доступа к API вы можете на странице управления токенами после регистрации и верификации.
Наименование модели Контекст Тип GPU TPS Статус Ссылка
Для данной модели пока нет публичных эндпоинтов.

Частный сервер

Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.

Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:

  • получить максимальную производительность эндпоинта,
  • получить полный контекст для обработки больших запросов и диалогов,
  • обеспечить максимальную безопасность, для обработки данных в выделенном изолированном пространстве,
  • использовать кастомизированные веса: fine-tuned версии или lora-адаптеры.

Рекомендуемые конфигурации для хостинга GLM-4.6V-Flash

Цены:
Наименование vCPU ОЗУ, МБ Диск, ГБ GPU Цена, час
teslaa10-1.16.32.160
131 072
 16 32768 160 1 46,94 ₽ Запустить
teslat4-2.16.32.160
131 072
tensor
 16 32768 160 2 48,14 ₽ Запустить
teslaa2-2.16.32.160
131 072
tensor
 16 32768 160 2 51,34 ₽ Запустить
rtx2080ti-2.12.64.160
131 072
tensor
 12 65536 160 2 61,37 ₽ Запустить
rtx3090-1.16.24.160
131 072
 16 24576 160 1 73,73 ₽ Запустить
rtx4090-1.16.32.160
131 072
 16 32768 160 1 91,14 ₽ Запустить
teslav100-1.12.64.160
131 072
 12 65536 160 1 107,57 ₽ Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
131 072
tensor
 16 65536 160 2 109,77 ₽ Запустить
rtx3080-3.16.64.160
131 072
pipeline
 16 65536 160 3 127,37 ₽ Запустить
rtx5090-1.16.64.160
131 072
 16 65536 160 1 141,77 ₽ Запустить
rtx3080-4.16.64.160
131 072
tensor
 16 65536 160 4 162,57 ₽ Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
 16 65536 160 1 211,77 ₽ Запустить
h100-1.16.64.160
131 072
 16 65536 160 1 341,77 ₽ Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
 16 98304 160 1 367,41 ₽ Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
 16 131072 160 1 423,04 ₽ Запустить
Цены:
Наименование vCPU ОЗУ, МБ Диск, ГБ GPU Цена, час
teslaa10-1.16.32.160
131 072
 16 32768 160 1 46,94 ₽ Запустить
teslat4-2.16.32.160
131 072
tensor
 16 32768 160 2 48,14 ₽ Запустить
teslaa2-2.16.32.160
131 072
tensor
 16 32768 160 2 51,34 ₽ Запустить
rtx3090-1.16.24.160
131 072
 16 24576 160 1 73,73 ₽ Запустить
rtx2080ti-3.12.24.120
131 072
pipeline
 12 24576 120 3 74,84 ₽ Запустить
rtx4090-1.16.32.160
131 072
 16 32768 160 1 91,14 ₽ Запустить
rtx2080ti-4.16.32.160
131 072
tensor
 16 32768 160 4 99,74 ₽ Запустить
teslav100-1.12.64.160
131 072
 12 65536 160 1 107,57 ₽ Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
131 072
tensor
 16 65536 160 2 109,77 ₽ Запустить
rtx3080-3.16.64.160
131 072
pipeline
 16 65536 160 3 127,37 ₽ Запустить
rtx5090-1.16.64.160
131 072
 16 65536 160 1 141,77 ₽ Запустить
rtx3080-4.16.64.160
131 072
tensor
 16 65536 160 4 162,57 ₽ Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
 16 65536 160 1 211,77 ₽ Запустить
h100-1.16.64.160
131 072
 16 65536 160 1 341,77 ₽ Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
 16 98304 160 1 367,41 ₽ Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
 16 131072 160 1 423,04 ₽ Запустить
Цены:
Наименование vCPU ОЗУ, МБ Диск, ГБ GPU Цена, час
teslat4-3.32.64.160
131 072
pipeline
 32 65536 160 3 78,57 ₽ Запустить
teslaa10-2.16.64.160
131 072
tensor
 16 65536 160 2 83,37 ₽ Запустить
teslat4-4.16.64.160
131 072
tensor
 16 65536 160 4 85,77 ₽ Запустить
teslaa2-3.32.128.160
131 072
pipeline
 32 131072 160 3 94,64 ₽ Запустить
rtx2080ti-4.16.32.160
131 072
tensor
 16 32768 160 4 99,74 ₽ Запустить
teslav100-1.12.64.160
131 072
 12 65536 160 1 107,57 ₽ Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
131 072
tensor
 16 65536 160 2 109,77 ₽ Запустить
teslaa2-4.32.128.160
131 072
tensor
 32 131072 160 4 112,24 ₽ Запустить
rtx3090-2.16.64.160
131 072
tensor
 16 65536 160 2 139,77 ₽ Запустить
rtx5090-1.16.64.160
131 072
 16 65536 160 1 141,77 ₽ Запустить
rtx3080-4.16.64.160
131 072
tensor
 16 65536 160 4 162,57 ₽ Запустить
rtx4090-2.16.64.160
131 072
tensor
 16 65536 160 2 171,77 ₽ Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
 16 65536 160 1 211,77 ₽ Запустить
h100-1.16.64.160
131 072
 16 65536 160 1 341,77 ₽ Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
 16 98304 160 1 367,41 ₽ Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
 16 131072 160 1 423,04 ₽ Запустить

Связанные модели

GLM-4-32B-0414
GLM-Z1-9B-0414
GLM-Z1-Rumination-32B-0414
GLM-Z1-32B-0414
GLM-4.5
GLM-4.5-Air
GLM-4.5V
GLM-4.6
GLM-4.7
GLM-4.6V
GLM-4.7-Flash

Остались вопросы?

Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.